[最小基环生成树] Codeforces875F .Royal Questions

NVIDIA Isaac GR00T N1 入门教程(一) 人形机器人多模态大语言模型 英伟达™ Isaac GR00T N1 是世界上首个用于通用仿人机器人推理和技能的开放式基础模型。该跨体模型采用多模态输入(包括语言和图像)在不同环境中执行操作任务。GR00T N1 在一个庞大的仿人机器人数据集上进行训练,该数据集包括真实捕获数据、使用英伟达 Isaac GR00T Blueprint 组件生成的合成数据(神经生成轨迹示例)以及互联网规模的视频数据。通过后期训练,它可以适应特定的应用、任务和环境。 阅读详情

考虑在 ai 和 bi 之间连一条 wi 的边

这样会形成一个无向图。

如果一个公主嫁给一个王子,就相当于给一条边定向,每个点只有一个入点

如果把结果图拿出来,那么就是一棵基环树。

求个最大基环生成树就好了

以后打CF要先把题看完×2

#include <cstdio>
#include <algorithm>
#include <iostream>
#include <vector>

using namespace std;

const int N=200010;

int n,m,fa[N],vis[N];
struct edge{
    int a,b,w;
    friend bool operator <(edge a,edge b){
        return a.w>b.w;
    }
}e[N];
vector<int> s[N];

int find(int x){
    return x==fa[x]?x:fa[x]=find(fa[x]);
}

int main(){
    scanf("%d%d",&n,&m);
    for(int i=1;i<=m;i++)
        scanf("%d%d%d",&e[i].a,&e[i].b,&e[i].w);
    for(int i=1;i<=n;i++) fa[i]=i;
    sort(e+1,e+1+m);
    int ans=0;
    for(int i=1;i<=m;i++){
        int x=find(e[i].a),y=find(e[i].b);
        if(vis[x] && vis[y]) continue;
        if(x==y) vis[x]=1;
        else fa[x]=y,vis[y]|=vis[x];
        ans+=e[i].w;
    }
    printf("%d\n",ans);
    return 0;
}
基于LSTM算法实现交通流量预测(Pytorch版) 本研究采用PyTorch框架,设计并实现了一种基于LSTM(Long Short-Term Memory)网络的交通流量预测模型。针对时序性显著的交通流量数据,模型首先将多节点、多通道的时空信息整合为一维特征输入至多层LSTM单元,利用其捕捉长期依赖及短期波动的能力进行深度学习。全连接层随后调整时间步长以适应预测周期需求。模型结构灵活,能适应不同节点数、输入输出长度及通道配置,实现在给定历史流量数据基础上对未来交通流量的精准预测,为交通管理与规划提供数据驱动支持。 阅读详情

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